小米大模型算法研究员
任职要求
1. 学术能力： - 精通深度学习、强化学习（RL）、自然语言处理（NLP）等领域，具备创新研究能力。 - 在相关领域的国际顶会或期刊发表高质量论文（如 NeurIPS、ICML、CVPR、ICLR、ACL 等）。 - 在领域内知名比赛（NOI、IOI、IPhO、ACM、Kaggle 等）中取得优异成绩者优先。 2. 编程能力： - 熟练掌握 Python、C++ 或其他编程语言，具备扎实的数据结构与算法基础。 - 熟悉主流深度学习框架（如 PyTorch、TensorFlo…
工作职责
1. 创新深度神经网络设计： - 开发新颖、开拓性的深度神经网络架构，推动深度学习领域的基础研究。 - 针对多模态（文本、图像、语音等）设计优化模型，提高模型的泛化能力和应用性能。 2. 科学评测体系构建： - 构建科学严谨的算法评测方法，系统评估模型的性能。 - 探索模型能力的潜在机制，推动模型优化和创新。。 3. 高质量数据合成与处理： - 通过数据生成、扩充和重写等方法，创建大规模、高质量的训练数据集。 - 结合指令调优、偏好对齐等技术提升数据质量与模型表现。 4. 强化学习优化： - 研究并实施基于RLHF/RLAIF的偏好对齐技术，提升模型在多领域的应用能力。 - 探索和优化主动学习、课程学习等有效的大模型训练方法。
各类大模型算法岗位：包括不限于 ✓大模型应用（Rag、Agent的研究等） ✓大模型技术研究 (指令微调、强化学习、推理等) ✓多模态理解与生成研究（文本、图像、视频、音频等）
1、深入研究机器人多模态大模型（VLA模型）的理论及应用，包括预训练、微调策略、以及效果优化； 2、负责基于大模型的决策控制算法设计，探索前沿模仿学习（如 ACT、DP）及 Model-Based RL 算法在机器人上的研究与创新； 3、基于大模型开发创新算法框架，探索具身智能机器人实际场景中的应用方向，如 RT 系列等； 4、负责最新文献调研，跟踪多模态模型与机器人领域结合的技术前沿，提出具有创新性的研究思路； 5、参与并主导自定义数据集构建、特定任务的模型训练与评估； 6、推动具身智能系统算法在复杂场景下的理论研究，探索工程机械场景智能化解决方案。
业务场景： 在开放世界游戏环境中，进行游戏内容理解与动态解说，驱动智能体完成指定任务、实现自主探索，并支持多智能体复杂交互等前沿AI应用场景。 岗位职责： 研究与开发： 负责开放世界游戏场景下基于大语言模型（LLM）及视觉语言模型（VLM）的智能体（Agent）技术研究与开发，涵盖Prompt工程、上下文学习（ICL）、检索增强生成（RAG）、监督微调（SFT）、强化微调（RFT）等关键技术。 框架与工具链构建： 主导游戏智能体核心框架的设计与实现，推动训练数据合成、自动化评测体系及相关算法的研发。 工业化落地： 推动游戏智能体技术在游戏内容生产与玩家消费场景的工业化部署与产品化落地，实现技术价值转化。
蚂蚁集团是世界顶尖互联网金融科技公司。蚂蚁集团技术研究院致力于做有用、有想象力的科研，负责探索下一代技术前沿，帮助蚂蚁构建下一代技术发动机。 蚂蚁技术研究院深度学习实验，由在深度学习、大模型领域有广泛影响的学者领衔，致力于下一代高准确性、高效率AGI大模型研究和探索，实现世界级的技术创新和影响。团队成员深耕深度学习、大模型领域多年，多位成员具有上万的学术引用。 实验室技术氛围浓厚，适合有探索精神和挑战精神的青年才俊。在这里，你有充分的训练资源和数据资源，有专业的讨论和指导，有和世界领先高校和实验室交互的机会。在优质的成长环境中，可以让你快速成长。 职位描述： 参与下一代AGI大模型的探索和研究，包括但不限于算法创新；技术创新论文的撰写；开源对外；国际会议技术影响交流等；